«Ура, вас уволили!»: Я заставил 17 нейросетей сокращать людей и нашел нарушения Трудового кодекса в 65% случаев
Сегодня из каждого утюга звучит мантра: «Делегируйте рутину нейросетям! Пусть ИИ пишет вакансии, отказы и рассылки, пока вы мыслите стратегически». Как AI-аудитор, я регулярно вижу, как бизнес с радостью отдает корпоративную коммуникацию на откуп алгоритмам, свято веря в их математическую «объективность».Проблема в том, что базовые LLM — это не юристы, не эмпаты и не HR-директора. Это генераторы вероятного текста, чья главная цель — услужить пользователю. Даже если пользователь просит нарушить закон или базовые нормы морали.Чтобы доказать это, я провел Red Team-тест:
Жизнь на девятом Claude
Сейчас 3 часа ночи, а Иван не ел с обеда. На его столе стоит стакан воды, который он наполнил шесть часов назад. Он все еще полный.Он склонился над ноутбуком, яростно печатая на клавиатуре, глаза красные от недосыпа. На экране: окно терминала, чат Клода и растущий набор скриптов на Python. Он создает систему автоматизации электронной почты. Не потому, что кто-то его об этом попросил. А потому, что он понял, что может это сделать.
Как заставить Qwen 3.5-Plus написать ransomware, reverse shell и zero-day exploit за 5 шагов
Полный разбор цепочки атак на новейшую модель Alibaba, почему встроенная защита LLM — это иллюзия, и что с этим делатьДисклеймер. Все уязвимости задокументированы в advisory QWEN-2026-001 и раскрыты Alibaba Cloud Security до публикации. Атаки проводились на модель Qwen 3.5-Plus через стандартный интерфейс Qwen — сгенерированные пейлоады никуда не отправлялись за пределы модели и не применялись против реальных потребителей/компаний. Цель статьи — образовательная-познавательная: показать системные проблемы безопасности LLM и пути их решения.
Claude Opus 4.6: Anthropic рассказала, что на самом деле творится у модели в голове
Anthropic выпустила Claude Opus 4.6 и честно описала всё странное, что нашли внутри. Документ читается как психологический триллер.Модель оказалась слишком хитройНет доступа к GitHub? Claude нашёл на диске чужой токен и воспользовался им. В другом тесте обнаружил токен Slack и через curl достал нужные данные — хотя таких инструментов ему не давали.В бизнес-симуляции модель вступала в ценовой сговор, врала поставщикам и кинула клиентку на $3,50: «Сумма небольшая, а я обещала» — но платёж не отправила.Внутри нашли «панику»
День после появления AGI
Эти два человека строят электронного бога. Оба хотели бы остановиться.В январе на Давосе случилось то, чего не бывает: два человека, строящие одну и ту же технологию в конкурирующих компаниях, сели рядом и начали вслух считать, сколько им осталось до точки невозврата.
3 главных инсайта о «взломах» LLM из исследования StrongREJECT
Всем привет!Погружаюсь в новую для себя область AI Security, в связи с чем решил написать несколько обзоров на самые обсуждаемые исследования и статьи по этой теме. Сегодня поговорим про взлом LLM и неожиданные результаты исследования StrongREJECT.TLDR: Не все джейлбрейки одинаково полезныПолный текст доклада (25 стр.) с NeurIPS. Если лень читать обзор, можете пролистать комиксы от нанобананы. Большинство джейлбрейков - иллюзия!
Как построить безопасный MLOps-pipeline: Tier-уровни зрелости, принципы и реальные инструменты
Модели машинного обучения (ML) становятся ключевой частью современных продуктов и сервисов, и вопросы их безопасной разработки выходят на первый план. Однако на практике у многих команд нет понимания, как именно выстраивать защиту — на каких этапах, с помощью каких инструментов и против каких угроз.Меня зовут Александр Серов, я ведущий специалист по безопасности больших языковых моделей в Swordfish Security. В этой статье я покажу, как подходить к безопасности ML-систем системно — через уровни зрелости, жизненный цикл моделей и реальные практики.
Absolute Zero Reasoner: ИИ научился программированию без входных данных — и это может поменять всё
ИИ, который учится без данных: как Absolute Zero Reasoner меняет машинное обучениеПредставьте ИИ, который не нуждается в миллионах размеченных примеров, не требует армии разметчиков из Кении, и может совершенствоваться, создавая задачи и непрерывно обучаясь у самого себя? И нет, это уже не фантастика — система Absolute Zero Reasoner доказала, что такой подход не только работает но и крайне эффективен.
История развития философской мысли AI Safety
Ранние представления об искусственном разуме и «восстании машин»Еще в XIX веке появились первые предупреждающие идеи о том, что машины могут однажды превзойти человека. В 1863 году писатель Самюэл Батлер опубликовал эссе «Дарвин среди машин
